Versicherungen
Use cases: Machine Learning Solutions
Die Bewertung von Versicherungsrisiken hängt von einer großen Anzahl von Faktoren ab, was Versicherungsdaten sehr komplex macht. Die Komplexität wird auch durch die zahlreichen verschiedenen Arten von Versicherungen erhöht. Um die Kundenprofile zu analysieren, ist es für Versicherungsunternehmen entscheidend, diese Daten schnell und genau zu verarbeiten und zu analysieren, was eine Aufgabe ist, die perfekt für Modelle des maschinellen Lernens geeignet ist. Diese Modelle können Risiko und Gewinn vorhersagen sowie betrügerische Aktivitäten identifizieren.
Verringerung Ihrer Bearbeitungszeit für Ansprüche durch Automatisierung unter gleichzeitiger Sicherstellung der Betrugserkennung
Die Bearbeitung von Ansprüchen ist eine wiederkehrende Aufgabe und beinhaltet oft persönliche oder sensible Daten. Ein Informations-Extraktions-Modell kann leicht die in ihnen relevanten Informationen finden, während ein auf Anomalieerkennung geschultes Modell gleichzeitig betrügerische Aktivitäten überwachen kann.
Genaue Risikobewertung bei der Zeichnung, z. B. durch automatisierte Satellitenbilder für Gebäudeversicherungen
Die Risikobewertung ist entscheidend für die Rentabilität. Fortgeschrittene Methoden der Computer Vision können bei der Genauigkeit der Bewertung helfen. Satellitendaten sind leicht verfügbar und trotz ihrer Komplexität können Computer-Vision-Modelle diese schnell analysieren. Indem sie die typischen Muster aus historischen Daten lernen, kann das Modell das Risiko von Naturkatastrophen einschätzen.
Schätzung von Sachschäden nach Naturkatastrophen anhand von Satellitendaten
Die oben erwähnten Satellitendaten können auch verwendet werden, um Schäden zu schätzen, nachdem Naturkatastrophen eingetreten sind. Durch den Vergleich des aktuellen Zustands mit den aus historischen Daten gelernten Mustern sowie anderen relevanten Faktoren kann ein Machine Learning Modell eine schnelle und genaue Analyse durchführen.
